搜索资源列表
ictclas_Source_Code
- 计算所汉语词法分析系统ICTCLAS介绍 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。 但汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。为此,我们中国科学院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，该系统的
firtex_beta102_src
- FirteX介绍 功能： 支持增量索引，差量索引，多字段索引，提供了3种前向索引方式； 支持纯文本，HTML，PDF等文件格式； 提供快速中文分词； 从底层到高层，提供了多种索引访问接口，灵活自由地使用索引文件； 提供丰富的检索语法，支持多字段检索，日期范围检索，检索结果自定义排序等。 性能： 在Pentium 4 2.8G 2GRAM的机器上超过200Mb每分钟的索引速度 在近7G的索引文件（10
FreeICTCLAS
- 中科院的汉语词法分析系统ICTCLAS,主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。
网页搜索引擎
- K-PageSearch是由Kwindsoft在2007年自主研发的专为行业、专类信息检索设计的网页搜索引擎。主要功能特点：网络蜘蛛、定向采集、正文提取、中文分词、全文索引、相关度排序、网页快照、相关搜索、竞价排名；后台数据库采用Microsoft SQL Server，静态化搜索系统设计采用XML数据岛缓存搜索结果提高系统的稳定性和性能、节省服务器资源减轻系统负担。 网络蜘蛛 K风蜘蛛组件包括三大功能模块：链接采集、网页分析、无效网页
ictclas_Source_Code
- 计算所汉语词法分析系统ICTCLAS介绍 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。 但汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。为此,我们中国科学院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，该系统的
firtex_beta102_src
- FirteX介绍 功能： 支持增量索引，差量索引，多字段索引，提供了3种前向索引方式； 支持纯文本，HTML，PDF等文件格式； 提供快速中文分词； 从底层到高层，提供了多种索引访问接口，灵活自由地使用索引文件； 提供丰富的检索语法，支持多字段检索，日期范围检索，检索结果自定义排序等。 性能： 在Pentium 4 2.8G 2GRAM的机器上超过200Mb每分钟的索引速度 在近7G的索引文件（10
FreeICTCLAS
- 中科院的汉语词法分析系统ICTCLAS,主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。 -Chinese Academy of Sciences of the Chinese lexical analysis system ICTCLAS, main functions, including Chinese word segmentation-of-speech tagging Named Entit
ICTCLAS2009
- 对中文进行分词并对其词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典-To be conducted in Chinese word segmentation and POS tagging Named Entity Recognition new word identification simultaneously support the user dictionary
FreeICTCLAS
- 汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，该系统的功能有：中文分词；词性标注；未登录词识别。分词正确率高达97.58 (973专家组评测)，未登录词识别召回率均高于90 ，其中中国人名的识别召回率接近98 处理速度为31.5Kbytes/s。ICTCLAS的特色还在于：可以根据需要输出多个高概率结果，有多种输出格
windowsC32
- 汉语词法分词系统，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。-Morphology of Chinese word segmentation systems, the main features include Chinese word segmentation-of-speech tagging named entity recognition new word identification At
SharpICTCLAS
- ICTCLAS分词的总体流程包括：1）初步分词；2）词性标注；3）人名、地名识别；4）重新分词；5）重新词性标注这五步。就第一步分词而言，又细分成：1）原子切分；2）找出原子之间所有可能的组词方案；3）N-最短路径中文词语粗分三步。 在所有内容中，词典库的读取是最基本的功能。ICTCLAS中词典存放在Data目录中，常用的词典包括coreDict.dct（词典库）、BigramDict.dct（词与词间的关联库）、nr.dct
windows_csharp_32
- 中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。ICTCLAS全部采用C/C++编写，支持Linux、FreeBSD及Windows系列操作系统，
ChineseWordSegmentation1
- 中文分词-前向最大匹配方法；VS2008环境下实现-Chinese word- the former to the maximum matching method VS2008 environment to achieve
ICTCLAS2010CSharpDemo
- 中文分词源程序， 中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICT
VC2010
- VC调用中科院分词2010版组件的最新源码！ 中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级8次，目前已经升级到了ICTCLAS2010！-VC
windows_c_32
- 中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICTCLAS3.0分词
sse4j
- SSE4J(Spatial Search Engine for Java)是针对地理信息数据源构建的垂直搜索引擎应用接口，是基于Lucene+JTS Topology Suite开源库设计的框架。 规划的SSE4J包含： 1）SSE4J应用开发包 2）SSE4J Webservice应用接口 3）SSE4J工具集 规划的SSE4J包含的功能： 1) POI搜索（名称、地址、类型等关键字搜索；周
ICTCLAS
- 中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级7次，目前已经升级到了ICTCLAS2009。-Institute of Computing Technol
chinese_seg_update
- 中文分词，采用逆向最大匹配方法实现，利用字典作为索引(The Chinese word segmentation is realized by the reverse maximum matching method, and the dictionary is used as the index.)
icwb2-data
- 中文分词数据，含有as、 cityu、msr、pku数据，包括测试集、训练集(Chinese word segmentation data)